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sherpa-ncnn

sherpa-ncnn

por k2-fsa · GitHub

Reconhecimento de fala em tempo real e detecção de atividade de voz (VAD) usando Kaldi de próxima geração com ncnn sem conexão com a Internet. Suporte para iOS, Android, Linux, macOS, Windows, Raspberry Pi, VisionFive2, LicheePi4A etc.

# asr# c# cpp# csharp# go
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Em palavras simples

Realize reconhecimento de fala em tempo real e detecção de voz em vários dispositivos sem precisar da internet.

⭐ Estrelas
1.8k
🍴 Forks
216
🔥 Tendências
+7 esta semana
📜 Licença
Apache-2.0
Uso comercial permitido
📅 Criado
2022
🔄 Último commit
9 mo ago
🏷️ Categoria
asr
💻 Linguagem
C++
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sherpa-ncnn — GitHub preview card
📈 Histórico de estrelas
1 7631 756
2026-07-202026-07-29
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📄 Sobre

Reconhecimento de fala em tempo real e detecção de atividade de voz (VAD) usando Kaldi de próxima geração com ncnn sem conexão com a Internet. Suporte para iOS, Android, Linux, macOS, Windows, Raspberry Pi, VisionFive2, LicheePi4A etc.

sherpa-ncnn tem 1.8k estrelas no GitHub. Foi bifurcado 216 vezes. sherpa-ncnn é escrito principalmente em C++. Está em desenvolvimento ativo desde 2022. sherpa-ncnn está disponível sob a licença Apache-2.0. Os seus principais temas são: asr, c, cpp, csharp.

❓ Frequently asked questions

O que é sherpa-ncnn?

Reconhecimento de fala em tempo real e detecção de atividade de voz (VAD) usando Kaldi de próxima geração com ncnn sem conexão com a Internet. Suporte para iOS, Android, Linux, macOS, Windows, Raspberry Pi, VisionFive2, LicheePi4A etc.

sherpa-ncnn é de código aberto?

sherpa-ncnn é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença Apache-2.0.

sherpa-ncnn é gratuito?

Sim. sherpa-ncnn é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.

Sob que licença está sherpa-ncnn?

sherpa-ncnn está disponível sob a licença Apache-2.0.

Em que linguagem sherpa-ncnn está escrito?

sherpa-ncnn é escrito principalmente em C++.

🏅 Mantenedor deste projeto?
OpenSourceAI badge — sherpa-ncnn

Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.

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Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.